摘要
本发明涉及气密性测试技术领域,具体公开了一种基于人工智能的密封测试机气密性监测系统,包括:传感器模块通过压力传感器实时采集气压变化参数;图像处理模块利用摄像头采集气泡动态图像信息;以及获取密封腔体内表面轮廓图像;模型构建模块将历史气压变化参数和历史气泡动态信息图像输入预设卷积神经网络模型中进行训练,构建预测模型,并获取气泡运动参数;数据分析模块将实时获取的气压变化参数和气泡运动参数输入预测模型中进行跟踪检测,获取气密性预测参数;以及基于气密性预测参数执行评估策略,根据评估结果判断密封测试机气密性是否存在问题,并对密封空间的密封腔体内表面轮廓图像进行表面缺陷分析;显示模块显示告警结果。
技术关键词
密封测试机
表面轮廓图像
监测系统
气泡
参数
数据分析模块
气压
动态图像信息
卷积神经网络模型
缺陷分析
构建预测模型
图像处理模块
气密性测试技术
Canny算法
传感器模块
运动
密封腔体
样本
随机梯度下降